基于模型的诊断是由Reiter在1987年提出的一种基于逻辑推理的故障诊断方法.待诊断系统的行为可以通过系统的输入输出变量之间的对应关系来描述.由于其一般性和在许多领域的应用价值，基于模型的诊断在人工智能领域被广泛关注. 本文对基于模型的诊断的一些方面进行了研究，包括诊断模型的建立、极小诊断的求解方法、诊断过程的重用、诊断的分解和诊断的测试等内容. 本文的第4章首先提出了一种基于值传递的系统模型，重新定义了诊断，它与Reiter的基于逻辑框架的诊断概念是等价的.然后给出了快速找到一个极小诊断的算法.该算法不需要计算冲突集，并且在计算极小诊断的同时给出一种合理的诊断解释. 在上述基础上，第5章提出了独立于系统输入输出的值传递路径的概念，实现了值传递诊断过程的抽象，并根据等价路径对系统值传递路径空间进行约简.以约简的值传递路径空间作为一种新的系统描述，给出了一种故障诊断算法，对满足特定条件的系统，该算法多项式时间结束.同时，本文给出了必要的证明和实验结果. 第6章对诊断问题的分解进行了研究，给出了候选诊断的分解与组合定理.在此基础上，提出了利用分步求解方法实现诊断分解的算法，并对算法的正确性、完备性和复杂性进行了证明.实验结果表明分步求解方法明显提高了含多个输出的系统的诊断效率.与利用变量假定例化值分解诊断问题的方法比较，本文的算法能提高效率并且扩大了适用范围. 最后，为找到故障系统的真实诊断，第7章讨论了候选诊断和真实诊断之间的关系，定义了诊断系统的可采纳性并证明基于一致性的诊断是可采纳的.在此基础上，本文给出了一种基于一致，陛的诊断测试方法.在执行测试之后，所获得的关于真实诊断的信息是单调递增的，直到真实诊断被包含在极小诊断集合中；一旦极小诊断集合包含真实诊断，所有的测试都会支持真实诊断，而可能排除其它的候选诊断.